S nejnovějším příkladem o průniku umělé inteligence do zdravotnictví přišla studie publikována v časopisu Nature, která vychází z dílny AI výzkumníků společnosti Google. Ti naučili nový algoritmus strojového učení detekovat ze snímků získaných tomografem potenciální přítomnost nádoru s úspěšností na 94,4 procenta. To je na úrovni přesnosti srovnatelné s lékařskými pracovníky - v některých ohledech algoritmus dokonce lidi předčil.

Strojový systém tuto přesnost prokázal v analýze 6716 případů rakoviny plic z amerického registru rakoviny plic, údaje navíc s podobnou přesností podpořila i detekce 1139 nezávislých klinických případů. Studie tedy stojí na dvou separátních pracích - jedné, kdy byly byly známy výsledky (stroj řešil starší případy), a jedné, kdy nikoliv. V první případě si AI vedla lépe než lidé, v druhém byla na stejné úrovni přesnosti.

"Celý proces experimentování je tak trochu podobný učení studenta ve škole," řekl ke studii Dr. Daniel Tse, projektový manažer společnosti Google, "Používáme velkou sadu dat pro školení, dáváme AI lekce a kvízy, takže se může začít učit sama za sebe, co je rakovina, a co se vyvine či nevyvine v rakovinu v budoucnu. Nakonec dáme AI závěrečnou zkoušku z dat, která nikdy neviděla, a dostaneme výsledek podobný tomu z poslední ročníkové písemky - v tomto případě umělá inteligence dostala za jedna."

Působí to veskrze pozitivně, je však třeba brát výsledky stále s jistou mírou skepse. Spíše než o klíčový průlom v onkologii jde o první krůčky vstříc lepší a rychlejší detekci. Stále například není v dostatečném vzorku prokázáno, že je umělá inteligence dostatečně přesná, aby mohla být všude rozšířena ve zdravotnických zařízeních. Situace dává naději, že minimálně jistou porci diagnostiky bude možné automatizovat a možná i dále zpřesnit - bude ale třeba ještě hodně práce a ověřování, než na to doopravdy dojde.

Nadějné vyhlídky

Umělá inteligence již prokázala, že může podobně experimentálně detekovat i srdeční choroby nebo třeba špatný tlak. To by v budoucnu mohlo ulevit obřím částkám vydaným na zdravotnictví a snad i přepracovanému lékařskému personálu. Odborníci ale varují i před přílišným optimismem. Pokud se staneme na umělé inteligenci příliš závislí a začneme jí absolutně věřit, může to pořád stát životy. A nemusí za to moci ani tak technologie, jako spíše její implementace lidmi.

Lze si například představit situaci, kdy algoritmy určené pro běžné zdravotnictví budou (třeba kvůli korupci v byrokratickém řídícím procesu - tedy "lidskou chybou") horší kvality než experimentální algoritmy ze studií, jako je ta z Googlu. Podobný hypotetický přešlap může nakonec stát životy - a ilustruje, proč a jak nemusí být umělá inteligence zase tak zásadní změnou zdravotnictví, jak optimisté věří.

Platí navíc, že AI může být jen tak dobrá, jak dobrá má data. Dokud tomografy stále budou v první sledu zpracovávat lidé, nebude AI zase o tolik levnější, a může být stále náchylná na špatnou analýzu třeba v případě záměny či špatného sběru prvotních údajů pacientů na straně lékařského personálu. V neposlední řadě je otázkou, jak dnešní rozložení výzkumu AI, jemuž typicky vévodí velké korporace, půjde na ruku konkurenci a tržním mechanismům. Jinými slovy - pokud bude například screening rakoviny poskytovat jenom Google, může být jeho cena také nakonec vyšší než při analýze lidmi, protože může mít na screening de facto monopol.

Přesto na obzoru svítá naděje, že by akurátní aplikace umělé inteligence mohla po dlouhé době navyšování výdajů na zdravotnictví celému systému naopak ulehčit. Výhodou AI totiž je, že v průběhu let se bude nejenom učit, ale nebude ani unavená a na konci své kariéry neodejde do důchodu. Cloudové vypočítávání, kdy okresní nemocnice budou svá data posílat do centrálního systému pro analýzu, navíc slibuje snížit alespoň část výdajů za diagnostiku. Bude to možná trvat jednu až dvě generace - je ale dost pravděpodobné, že budoucí doktoři nakonec opravdu nebudou ani naživu.

Studie byla publikována v Nature.